グーグル・クラウド・ジャパン合同会社
企業情報
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社
ぐーぐるくらうどじゃぱん
法人代表者名: 平手 智行
法人番号: 6010003022051
証券コード: -
事業概要: -
郵便番号: 1500002
本社所在地: 東京都渋谷区渋谷3丁目21番3号渋谷ストリーム
従業員数: 600
従業員数(男性): -
従業員数(女性): -
創業: 2015-06-17
最新ニュース
cloud.google.com
Google Public SectorとPalantirが連携し、Palantir FedStartプラットフォームを通じてGoogle Cloudを利用可能に
米国政府機関向けに、セキュリティとコンプライアンスを重視したクラウドソリューションを提供
AnthropicのClaude for EnterpriseがGoogle Cloud上で利用可能になり、AI機能が強化
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Leigh Palmer</name><title>VP, Technology, Delivery & Operations, Google Public Sector</title><department></department><company></company> cloud.google.com
Google Public SectorとPalantirが連携し、Palantir FedStartプラットフォームを通じてGoogle Cloudを利用可能に
米国政府機関向けに、セキュリティとコンプライアンスを重視したクラウドソリューションを提供
AnthropicのClaude for EnterpriseがGoogle Cloud上で利用可能になり、AI機能が強化
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Leigh Palmer</name><title>VP, Technology, Delivery & Operations, Google Public Sector</title><department></department><company></company> cloud.google.com
Googleが、米国の州・地方政府向けサイバーセキュリティサービス分野において、IDC MarketScapeのリーダーに選出されたことを発表しました。AIを活用した常時稼働のセキュリティソリューションと、Mandiantの専門知識を組み合わせることで、政府機関のサイバーセキュリティ対策を強化し、レジリエンス向上を支援します。
* 米国の州・地方政府機関
* サイバーセキュリティ担当者
* ITインフラ担当者
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Jon Ford</name><title>Director & Head of Professional Services and Mandiant Consulting, State Local & Education</title><department></department><company>Google Public Sector</company> cloud.google.com
Googleが、米国の州・地方政府向けサイバーセキュリティサービス分野において、IDC MarketScapeのリーダーに選出されたことを発表しました。AIを活用した常時稼働のセキュリティソリューションと、Mandiantの専門知識を組み合わせることで、政府機関のサイバーセキュリティ対策を強化し、レジリエンス向上を支援します。
* 米国の州・地方政府機関
* サイバーセキュリティ担当者
* ITインフラ担当者
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Jon Ford</name><title>Director & Head of Professional Services and Mandiant Consulting, State Local & Education</title><department></department><company>Google Public Sector</company> cloud.google.com
- 通信事業者が5Gやエッジコンピューティングなど、複雑化するネットワークを効率的に管理するため、AI/MLを活用した自律型ネットワークの構築が不可欠になっています。
- GraphMLとデジタルツイン技術を組み合わせることで、ネットワークのリアルタイムな状況を正確に把握し、潜在的な問題を予測・対処する能力が向上します。
- この技術は、ネットワークアーキテクト、インフラエンジニア、機械学習エンジニア、および通信業界の意思決定者にとって、運用の信頼性向上とコスト削減に貢献するものです。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Irfan Lateef, Ph.D.</name><title>Vice President, Systems Engineering</title><department></department><company></company> cloud.google.com
- 通信事業者が5Gやエッジコンピューティングなど、複雑化するネットワークを効率的に管理するため、AI/MLを活用した自律型ネットワークの構築が不可欠になっています。
- GraphMLとデジタルツイン技術を組み合わせることで、ネットワークのリアルタイムな状況を正確に把握し、潜在的な問題を予測・対処する能力が向上します。
- この技術は、ネットワークアーキテクト、インフラエンジニア、機械学習エンジニア、および通信業界の意思決定者にとって、運用の信頼性向上とコスト削減に貢献するものです。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Irfan Lateef, Ph.D.</name><title>Vice President, Systems Engineering</title><department></department><company></company> cloud.google.com
- 通信事業者が5Gやエッジコンピューティングなど、複雑化するネットワークを効率的に管理するため、AI/MLを活用した自律型ネットワークの構築が不可欠になっています。
- GraphMLとデジタルツイン技術を組み合わせることで、ネットワークのリアルタイムな状況を正確に把握し、潜在的な問題を予測・対処する能力が向上します。
- この技術は、ネットワークアーキテクト、インフラエンジニア、機械学習エンジニア、および通信業界の意思決定者にとって、運用の信頼性向上とコスト削減に貢献するものです。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Irfan Lateef, Ph.D.</name><title>Vice President, Systems Engineering</title><department></department><company></company> cloud.google.com
Google CloudとDigitalRouteが、通信業界におけるAI活用のためのデータ準備を簡素化する新たな取り組みを発表しました。
通信ネットワークの自律運用(ANO)実現には高品質なデータが不可欠ですが、形式の不一致やデータ量の増大といった課題があります。
本ソリューションは、Google Kubernetes Engine上でDigitalRouteのUsage Engineを活用し、エッジとクラウドでデータを正規化・コンテキスト化することで、AIエージェントが迅速にネットワーク異常を検出・分析できるよう支援します。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Naresh Rao</name><title>Product Lead, Google Distributed Cloud</title><department></department><company></company> cloud.google.com
Google CloudとDigitalRouteが、通信業界におけるAI活用のためのデータ準備を簡素化する新たな取り組みを発表しました。
通信ネットワークの自律運用(ANO)実現には高品質なデータが不可欠ですが、形式の不一致やデータ量の増大といった課題があります。
本ソリューションは、Google Kubernetes Engine上でDigitalRouteのUsage Engineを活用し、エッジとクラウドでデータを正規化・コンテキスト化することで、AIエージェントが迅速にネットワーク異常を検出・分析できるよう支援します。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Naresh Rao</name><title>Product Lead, Google Distributed Cloud</title><department></department><company></company> cloud.google.com
Google CloudとDigitalRouteが、通信業界におけるAI活用のためのデータ準備を簡素化する新たな取り組みを発表しました。
通信ネットワークの自律運用(ANO)実現には高品質なデータが不可欠ですが、形式の不一致やデータ量の増大といった課題があります。
本ソリューションは、Google Kubernetes Engine上でDigitalRouteのUsage Engineを活用し、エッジとクラウドでデータを正規化・コンテキスト化することで、AIエージェントが迅速にネットワーク異常を検出・分析できるよう支援します。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Naresh Rao</name><title>Product Lead, Google Distributed Cloud</title><department></department><company></company> cloud.google.com
・Google Cloudが提供する生成AI(Geminiなど)を活用した企業120社の最新導入事例とAIエージェント開発・活用の最前線を紹介。
・AIエージェントによる業務効率化、コスト削減、精度向上、新たな価値創造など、多岐にわたる具体的な活用事例を詳述。
・主に企業のDX推進担当者、IT部門、経営層、AI開発・活用に関わるエンジニアなどが対象。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Google Cloud Japan Team </name><title></title><department></department><company></company> cloud.google.com
・Google Cloudが提供する生成AI(Geminiなど)を活用した企業120社の最新導入事例とAIエージェント開発・活用の最前線を紹介。
・AIエージェントによる業務効率化、コスト削減、精度向上、新たな価値創造など、多岐にわたる具体的な活用事例を詳述。
・主に企業のDX推進担当者、IT部門、経営層、AI開発・活用に関わるエンジニアなどが対象。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Google Cloud Japan Team </name><title></title><department></department><company></company> cloud.google.com
・Google Cloudが提供する生成AI(Geminiなど)を活用した企業120社の最新導入事例とAIエージェント開発・活用の最前線を紹介。
・AIエージェントによる業務効率化、コスト削減、精度向上、新たな価値創造など、多岐にわたる具体的な活用事例を詳述。
・主に企業のDX推進担当者、IT部門、経営層、AI開発・活用に関わるエンジニアなどが対象。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Google Cloud Japan Team </name><title></title><department></department><company></company> cloud.google.com
Google Kubernetes Engine (GKE)とvClusterを組み合わせ、GPUリソースを効率的に共有し、コストを削減しながらAIワークロードをスケーリングする方法を解説します。
* GKE AutopilotとvClusterのGPUタイムシェアリング機能を利用して、複数チームが分離された環境でGPUを共有します。
* 費用対効果の高いAIワークロードの実現と、複数チームの分離環境管理の複雑さを解消するアプローチを紹介します。
* この記事は、Google Cloud上でAIインフラを効率的に運用したいエンジニアやインフラ担当者向けです。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Saiyam Pathak</name><title>DevRel</title><department></department><company>vCluster</company> cloud.google.com
Google Kubernetes Engine (GKE)とvClusterを組み合わせ、GPUリソースを効率的に共有し、コストを削減しながらAIワークロードをスケーリングする方法を解説します。
* GKE AutopilotとvClusterのGPUタイムシェアリング機能を利用して、複数チームが分離された環境でGPUを共有します。
* 費用対効果の高いAIワークロードの実現と、複数チームの分離環境管理の複雑さを解消するアプローチを紹介します。
* この記事は、Google Cloud上でAIインフラを効率的に運用したいエンジニアやインフラ担当者向けです。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Saiyam Pathak</name><title>DevRel</title><department></department><company>vCluster</company> cloud.google.com
Google Kubernetes Engine (GKE)とvClusterを組み合わせ、GPUリソースを効率的に共有し、コストを削減しながらAIワークロードをスケーリングする方法を解説します。
* GKE AutopilotとvClusterのGPUタイムシェアリング機能を利用して、複数チームが分離された環境でGPUを共有します。
* 費用対効果の高いAIワークロードの実現と、複数チームの分離環境管理の複雑さを解消するアプローチを紹介します。
* この記事は、Google Cloud上でAIインフラを効率的に運用したいエンジニアやインフラ担当者向けです。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Saiyam Pathak</name><title>DevRel</title><department></department><company>vCluster</company> cloud.google.com
Google Kubernetes Engine (GKE)とvClusterを組み合わせ、GPUリソースを効率的に共有し、コストを削減しながらAIワークロードをスケーリングする方法を解説します。
* GKE AutopilotとvClusterのGPUタイムシェアリング機能を利用して、複数チームが分離された環境でGPUを共有します。
* 費用対効果の高いAIワークロードの実現と、複数チームの分離環境管理の複雑さを解消するアプローチを紹介します。
* この記事は、Google Cloud上でAIインフラを効率的に運用したいエンジニアやインフラ担当者向けです。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Saiyam Pathak</name><title>DevRel</title><department></department><company>vCluster</company> cloud.google.com
Google Kubernetes Engine (GKE)とvClusterを組み合わせ、GPUリソースを効率的に共有し、コストを削減しながらAIワークロードをスケーリングする方法を解説します。
* GKE AutopilotとvClusterのGPUタイムシェアリング機能を利用して、複数チームが分離された環境でGPUを共有します。
* 費用対効果の高いAIワークロードの実現と、複数チームの分離環境管理の複雑さを解消するアプローチを紹介します。
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グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Saiyam Pathak</name><title>DevRel</title><department></department><company>vCluster</company> cloud.google.com
Google Kubernetes Engine (GKE)とvClusterを組み合わせ、GPUリソースを効率的に共有し、コストを削減しながらAIワークロードをスケーリングする方法を解説します。
* GKE AutopilotとvClusterのGPUタイムシェアリング機能を利用して、複数チームが分離された環境でGPUを共有します。
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* この記事は、Google Cloud上でAIインフラを効率的に運用したいエンジニアやインフラ担当者向けです。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Saiyam Pathak</name><title>DevRel</title><department></department><company>vCluster</company> cloud.google.com
Google Cloud の Eventarc Advanced は、一元化されたポリシーと分散ロジックを組み合わせた新しいイベント処理プラットフォームです。
これにより、開発者のアジリティと組織の管理の両立が可能になります。
エンタープライズ アーキテクト、開発者、SecOps チーム、およびイベントドリブン アーキテクチャに関心のあるすべての人々が対象です。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Milen Kovachev</name><title>Staff Software Engineer</title><department></department><company></company>